FX168财经网_全球视野外汇黄金加密货币NFT资讯网

隔夜美股全复盘(4.26)| Snap盘后一度飙升31%，Q1业绩和日活超预期，Q2指引好于预期；谷歌一度涨逾16%，首次宣布派息并至多回购700亿美元

0强公司使用CoPilot AI程序。GitHub Copilot拥有180万付费订阅用户。 4.26 微软预计第四财季智能云销售额将达到284-287亿美元，Azure业务增长率为30%-31%，第四财季资本支出将大幅增加；2025财年总营收有望实现两位数增长。 3、传三星与AMD签订30亿美元HBM3E出售协议 4.25 根据外媒报导，三星已经与处理器大厂AMD 签订价值30 亿美元的新协议，将供应HBM3E 12H DRAM，预计会用在Instinct MI350 系列AI 芯片上。在此协议中，三星还同意购买AMD 的GPU 以换取HBM 产品的交易，但是具体的产品和数量暂时还不清楚。 4、台积电重要发布新型芯片制造技术A16，预计2026年量产 4.25 据台媒，台积电24日在美国加州圣克拉拉举行的北美技术论坛上，发布一种名为A16的新型芯片制造技术，预计于2026年量产。据路透社报道，台积电执行副总经理暨共同营运长米玉杰在论坛上表示，该技术将得以从晶圆背面向运算芯片输送电力，有助于加快人工智能（AI）芯片的速度。 5、苹果开源大模型OpenELM来了，可能用在下一代iPhone上 4.25 据报道，苹果最近在AI代码社区HuggingFace上发布了OpenELM大模型。该模型是一系列开源大型语言模型，具有不同的参数大小，可在端侧设备上运行。据了解，该系列模型包含4个不同参数版本，分别为2.7亿、4.5亿、11亿和30亿。由于参数较小，这些模型可以在端侧设备上独立运行，而无需连接云端服务器。总体而言，该系列包括4个预训练模型和4个指令调优模型。这些模型可以在笔记本电脑甚至智能手机上运行。苹果举例称，其中一款模型在MacBookPro上运行，配备了M2Max芯片和64GBRAM，操作系统为macOS14.4.1。 04 今日前瞻今日重点关注的财经数据（1）20:30 美国3月核心PCE物价指数年率（2）20:30 美国3月个人支出月率（3）20:30 美国3月核心PCE物价指数月率（4）22:00 美国4月密歇根大学消费者信心指数终值（5）22:00 美国4月一年期通胀率预期

格隆汇2024-04-26

微软CEO：GitHub Copilot拥有180万付费订阅用户

0强公司使用Azure OpenAI；GitHub Copilot拥有180万付费订阅用户。

金融界2024-04-26

研报掘金｜中金：维持微软“跑赢行业”评级 AI对云端增长贡献占比有望走高

品的底层技术，与现有产品线融合。从去年Github Copilot及Office 365 Copilot，到今年的Security Copilot及Windows Copilot，未来被Copilot融合并赋能产品有望愈来愈多，生态会愈发完善，因此认为AI对Azure收入增速贡献比重有望继续扩大，预计第三财季Azure来自AI的贡献有望达13亿至14亿美元，帮助Azure季度按年增长维持在三成左右水平。该行维持对微软“跑赢行业”评级及目标价438美元。

格隆汇2024-04-23

苹果蓄势待发：人工智能功能或成iPhone新升级亮点，重燃升级周期

de编程软件的功能，以便更好地与微软的GitHub Copilot竞争。这些报道进一步印证了苹果在人工智能领域的积极投入和布局。综上所述，尽管苹果在人工智能领域的进展一度引发市场担忧，但伯恩斯坦等投资机构认为，苹果正通过其强大的整合软硬件能力和积极投入研发，为iPhone等核心产品注入更多人工智能功能。这有望成为推动苹果业绩增长的新动力，并重塑其在人工智能领域的竞争地位。

金融界2024-02-26

Big Ideas 2024报告加密部分一览：机构配置将如何影响BTC

I。 AI 已经显著提高了生产力像 GitHub Copilot 和 Replit AI 这样的编码助手是早期的成功案例，它们提高了软件开发人员的生产力和工作满意度。AI助手正在提高知识工作者的绩效，有趣的是，它们对表现不佳的员工比高绩效者更有利。基础模型正在跨领域改进随着更大的训练数据集和更多参数，GPT-4 显著优于 GPT-3.5。越来越多的基础模型成为“多模态”——支持文本、图像、音频和视频——不仅更动态、更易于用户使用，而且性能也更高。文生图模型正在重塑图形设计在多伦多大学的研究人员首次推出现代文生图模型八年后，图像模型的输出现在已经可以媲美专业平面设计师的作品。人类设计师可以在几个小时内花费数百美元创建一个图像，例如一群大象穿过绿草地。文生图模型可以在几秒钟内以几分钱生成相同的图像。专业应用程序如 Adobe Photoshop 和消费者应用程序如 Lensa 和 ChatGPT 将图像模型集成到他们的产品和服务中。创作文字内容的成本已经暴跌在过去的世纪里，创作书面内容的成本在实际价值方面一直相对稳定。在过去两年里，随着 LLM 的写作质量提高，成本暴跌。 AI 训练性能正在迅速提高 AI 研究人员正在跨训练和推理、硬件和模型设计进行创新，以提高性能并降低成本。训练成本继续每年下降 75% 根据Wright定律，加速计算硬件的改进应该使 AI 相对计算单元 (RCU) 的生产成本每年降低 53%，而算法模型的改进可以进一步将训练成本降低 47%。换句话说，硬件和软件的融合可以推动到 2030 年 AI 训练成本每年以 75% 的速度下降。随着生产用例的出现，AI 的重点正在转移到推理成本研究人员在最初专注于 LLM 训练成本优化之后，现在将推理成本作为优先事项。基于企业规模的用例，推理成本似乎以大约 86% 的年增长率下降，甚至比训练成本下降更快。今天，与 GPT-4 Turbo 相关的推理成本低于一年前的 GPT-3。开源社区正在与私有模型竞争为挑战 OpenAI 和谷歌的闭源模型，开源社区及其企业巨头 Meta 正在将生成式 AI 的访问民主化。总而言之，开源模型的性能提升速度比闭源模型更快，最近中国的一些模型也助了一臂之力。语言模型性能提升需要细致的技术 GPT-4 在从 SAT 到高级酿酒师考试等标准化教育测试中，表现明显优于普通人类。然而，根据 WinnoGrande 的衡量，它在常识推理方面落后于人类水平。斯坦福大学的框架——语言模型整体评估 (HELM) 是最全面、不断更新的评估方法之一，其已经测试了 80 多个模型，针对 73 个场景和 65 个指标进行组合评估。语言模型会用完数据，限制其性能吗？计算能力和高质量的训练数据似乎是模型性能的主要贡献因素。随着模型变得越来越大，需要更多训练数据，数据不足会否导致模型性能停滞？Epoch AI 估计，到 2024 年，高质量的语言/数据来源，例如书籍和科学论文，可能会被耗尽，尽管仍存在大量未开发的视觉数据。定制的人工智能产品应该拥有更大的定价权随着开源替代品的出现和成本下降，将AI定制到最终用途应用程序的软件供应商应该能够更轻松地实现盈利。来源：金色财经

金色财经2024-02-22

英伟达2024 年第 4 季度业绩电话会高管解读财报

指出，超过 50,000 个组织使用 GitHub Copilot 业务来提高开发人员的工作效率，推动 GitHub 收入同比增长加速至 40%。Copilot for Microsoft 365 采用率在前两个月的增长速度比之前两个主要 Microsoft 365 企业套件版本的增长速度更快。消费互联网公司是人工智能的早期采用者，也是我们最大的客户类别之一。从搜索到电子商务、社交媒体、新闻和视频服务以及娱乐的公司都在使用人工智能来构建基于深度学习的推荐系统。这些人工智能投资通过提高客户参与度、广告对话和点击率而产生了丰厚的回报。 Meta 在最新季度中表示，更准确的预测和广告商业绩的改善有助于其收入大幅增长。此外，消费互联网公司正在投资生成式人工智能，通过内容和广告创建、在线产品描述和人工智能购物辅助的自动化工具为内容创作者、广告商和客户提供支持。企业软件公司正在应用生成式人工智能来帮助客户实现生产力提升。我们在生成式人工智能的训练和推理方面合作的早期客户已经取得了显着的商业成功。 ServiceNow 的生成式人工智能产品在最新一个季度推动了所有新产品系列发布中有史以来最大的年度净新合同价值贡献。我们还与许多其他领先的人工智能和企业软件平台合作，包括 Adobe、Databricks、Getty Images、SAP 和 Snowflake。大语言模型的基础领域正在蓬勃发展。Anthropic、谷歌、Inflection、微软、OpenAI 和 xAI 在生成人工智能领域不断取得惊人突破，处于领先地位。Adept、AI21、Character.ai、Cohere、Mistral、Perplexity 和 Runway 等令人兴奋的公司正在构建为企业和创作者服务的平台。新的初创公司正在创建法学硕士，以服务于世界许多地区的特定语言、文化和习俗。其他人正在创建基础模型来解决完全不同的行业，例如递归制药和生成：生物学生物医学。这些公司正在通过超大规模或 GPU 专业云提供商推动对 NVIDIA AI 基础设施的需求。就在今天早上，我们宣布与 Google 合作优化其最先进的新 Gemma 语言模型，以加速其在云数据中心和 PC 中 NVIDIA GPU 上的推理性能。过去一年最显着的趋势之一是汽车、医疗保健和金融服务等垂直行业的企业大量采用人工智能。NVIDIA 提供多种应用框架，利用我们的全栈加速计算平台，帮助企业在自动驾驶、药物发现、用于欺诈检测或机器人技术的低延迟机器学习等垂直领域采用人工智能。我们估计去年汽车垂直行业通过云或本地数据中心的收入贡献超过 10 亿美元。NVIDIA DRIVE 基础设施解决方案包括用于开发自动驾驶的系统和软件，包括数据摄取、创建、标记和 AI 培训，以及通过模拟进行验证。全球 OEM、新能源汽车、卡车运输、自动驾驶出租车和一级供应商的近 80 家汽车制造商正在使用 NVIDIA 的 AI 基础设施来训练法学硕士和其他 AI 模型，以实现自动驾驶和 AI 座舱应用。事实上，几乎所有致力于人工智能的汽车公司都在与 NVIDIA 合作。随着 AV 算法转向视频转换器以及更多汽车配备摄像头，我们预计 NVIDIA 的汽车数据中心处理需求将大幅增长。在医疗保健领域，数字生物学和生成人工智能正在帮助重塑药物发现、手术、医学成像和可穿戴设备。过去十年，我们在医疗保健领域积累了深厚的专业知识，创建了 NVIDIA Clara 医疗保健平台和 NVIDIA BioNeMo（一项生成式 AI 服务，用于开发、定制和部署用于计算机辅助药物发现的 AI 基础模型）。 BioNeMo 具有越来越多的预训练生物分子 AI 模型，可应用于端到端药物发现过程。我们宣布 Recursion 正在通过 BioNeMo 为药物发现生态系统提供其专有的人工智能模型。在金融服务领域，客户正在将人工智能用于越来越多的用例，从交易和风险管理到客户服务和欺诈检测。例如，美国运通使用 NVIDIA AI 将欺诈检测准确率提高了 6%。转向我们按地理位置划分的数据中心收入。所有地区的增长均强劲，但中国除外，在美国政府 10 月份实施出口管制法规后，我们的数据中心收入大幅下降。尽管我们尚未获得美国政府向中国运送受限制产品的许可证，但我们已经开始向中国市场运送不需要许可证的替代品。第四季度，中国数据中心收入占我们数据中心收入的中个位数百分比。我们预计第一季度它将保持在类似的范围内。在美国和中国以外的地区，主权人工智能已成为额外的需求驱动力。世界各国都在投资人工智能基础设施，以支持使用本国语言、基于国内数据构建大型语言模型，并支持当地研究和企业生态系统。从产品角度来看，绝大多数收入是由我们的 Hopper 架构和 InfiniBand 网络推动的。它们共同成为加速计算和人工智能基础设施的事实上的标准。我们有望在第二季度实现 H200 的首次发货。需求强劲，因为 H200 的推理性能几乎是 H100 的两倍。网络年化收入运行率超过 130 亿美元。我们的端到端网络解决方案定义了现代人工智能数据中心。我们的 Quantum InfiniBand 解决方案同比增长超过 5 倍。 NVIDIA Quantum InfiniBand 是最高性能 AI 专用基础设施的标准。我们现在正在进入以太网网络领域，推出了专为数据中心人工智能优化网络而设计的新 Spectrum-X 端到端产品。Spectrum-X 通过以太网引入了专为人工智能而构建的新技术。与传统以太网相比，我们的 Spectrum 交换机、BlueField DPU 和软件堆栈中采用的技术可将 AI 处理的网络性能提高 1.6 倍。包括戴尔、HPE、联想和超微在内的领先 OEM 拥有全球销售渠道，正在与我们合作，将我们的人工智能解决方案扩展到全球企业。我们有望在本季度推出 Spectrum-X。我们的软件和服务产品也取得了巨大进展，第四季度的年化收入达到了 10 亿美元。我们宣布 NVIDIA DGX Cloud 将扩大其合作伙伴名单，将亚马逊 AWS 纳入其中，加入 Microsoft Azure、Google Cloud 和 Oracle Cloud 的行列。DGX Cloud 用于 NVIDIA 自己的 AI 研发和自定义模型开发以及 NVIDIA 开发人员。它将 CUDA 生态系统带给 NVIDIA CSP 合作伙伴。好吧，转向游戏。游戏收入为 28.7 亿美元，环比持平，同比增长 56%，好于我们对假期期间消费者对 NVIDIA GeForce RTX GPU 强劲需求的预期。财年收入为 104.5 亿美元，增长 15%。在 CES 上，我们发布了 GeForce RTX 40 Super 系列 GPU 系列。它们起价 599 美元，提供令人难以置信的游戏性能和生成人工智能功能。销售有了一个良好的开端。 NVIDIA AI Tensor 核心和 GPU 提供多达 836 个 AI 顶级，非常适合为游戏 AI 提供动力，创造日常生产力。我们通过 RTX GPU 提供的丰富软件堆栈进一步加速了人工智能。借助我们的 DLSS 技术，八分之七的像素可以由 AI 生成，从而使光线追踪速度提高 4 倍并提高图像质量。借助适用于 Windows 的 Tensor RT LLM，我们的开源库可加速最新大语言模型生成式 AI 的推理性能，在 RTX AI PC 上的运行速度可提高 5 倍。在 CES 上，我们还宣布了各大 OEM 厂商推出的一系列新款 RTX 40 系列 AI 笔记本电脑。这些为各种外形尺寸带来了高性能游戏和人工智能功能，包括 14 英寸和轻薄笔记本电脑。这些下一代 AI PC 拥有高达 686 个顶级 AI 性能，将生成式 AI 性能提高了 60 倍，成为性能最佳的 AI PC 平台。在 CES 上，我们发布了 NVIDIA Avatar Cloud Engine 微服务，它允许开发人员将最先进的生成式 AI 模型集成到数字化身中。ACE 荣获多项 CES 2024 最佳奖项。 NVIDIA 拥有一个端到端平台，用于为 RTX PC 和工作站构建和部署生成式 AI 应用程序。这包括开发人员可以纳入其生成人工智能工作负载的库、SDK、工具和服务。NVIDIA 正在推动下一波进入 PC 的生成式 AI 应用程序。我们已经在路上，拥有超过 1 亿台 RTX PC 和超过 500 个支持 AI 的 PC 应用程序和游戏。转向专业可视化。收入为 4.63 亿美元，环比增长 11%，同比增长 105%。财年收入为 15.5 亿美元，增长 1%。本季度的连续增长是由 RTX Ada 架构 GPU 的丰富组合持续增长所推动的。企业正在更新其工作站，以支持与生成型人工智能相关的工作负载，例如数据准备、LLM 微调和检索增强生成。这些推动需求的关键垂直行业包括制造业、汽车和机器人技术。汽车行业也是 NVIDIA Omniverse 的早期采用者，因为该行业寻求将工厂和汽车从设计到建造、模拟、操作和体验的工作流程数字化。在 CES 上，我们宣布 Brickland、WPP 和 ZeroLight 等创意合作伙伴和开发商正在构建 Omniverse 支持的汽车配置器。像莲花这样的领先汽车制造商正在采用该技术，将个性化、真实性和互动性提升到新的购车体验水平。转向汽车。收入为 2.81 亿美元，环比增长 8%，同比下降 4%。由于汽车制造商继续采用 NVIDIA DRIVE 平台，该财年收入达到 10.9 亿美元，增长 21%，首次突破 10 亿美元大关。NVIDIA DRIVE Orin 是软件定义 AV 车队的首选 AI 车载计算机。其后续产品 NVIDIA DRIVE Thor 通常专为视觉变形者而设计，可提供更多 AI 性能，并将广泛的智能功能集成到单个 AI 计算平台中，包括自动驾驶和停车、驾驶员和乘客监控以及 AI 驾驶舱功能，并将明年上市。本季度有多家汽车客户发布公告，理想汽车、长城汽车、吉利旗下高端电动汽车子公司 ZEEKR 以及小米电动汽车均发布了基于 NVIDIA 的新车。转向损益表的其余部分。由于数据中心的强劲增长和组合，GAAP 毛利率连续扩大至 76%，非 GAAP 毛利率扩大至 76.7%。我们第四季度的毛利率受益于有利的零部件成本。随后，GAAP 运营费用增长了 6%，非 GAAP 运营费用增长了 9%，主要反映了计算和基础设施投资的增加以及员工的增长。第四季度，我们以股票回购和现金股息的形式向股东返还 28 亿美元。在 24 财年，我们使用了 99 亿美元的现金来回报股东，其中包括 95 亿美元的股票回购。让我谈谈第一季度的展望。总收入预计为 240 亿美元，上下浮动 2%。我们预计数据中心和供应商的环比增长将被游戏的季节性下降部分抵消。GAAP 和非 GAAP 毛利率预计分别为 76.3% 和 77%，上下浮动 50 个基点。与第四季度类似，第一季度的毛利率受益于有利的零部件成本。在第一季度之后，在今年剩余时间内，我们预计毛利率将恢复到 70% 左右的范围。 GAAP 和非 GAAP 运营费用预计分别约为 35 亿美元和 25 亿美元。随着我们继续投资于面前的巨大机遇，2025 财年 GAAP 和非 GAAP 运营费用预计将增长 30% 左右。 GAAP 和非 GAAP 其他收入和支出预计约为 2.5 亿美元，不包括非关联投资的损益。GAAP 和非 GAAP 税率预计为 17%，正负 1%（不包括任何离散项目）。更多财务细节包含在 CFO 评论和我们的 IR 网站上提供的其他信息中。最后，让我强调一下金融界即将发生的一些事件。我们将参加 3 月 4 日在旧金山举行的摩根士丹利技术与媒体和电信会议，以及 3 月 5 日在波士顿举行的 TD Cowen 第 44 届年度医疗保健会议。当然，请参加我们于 3 月 18 日星期一在旧金山举行的年度 DTC 会议加利福尼亚州何塞市将是五年来首次面对面举行。DTC 将以 Jen-Hsun 的主题演讲拉开帷幕，我们将在第二天（3 月 19 日）为金融分析师举办问答环节。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券2024-02-22

苹果接近完成一款人工智能工具将与微软GITHUB COPILOT竞争

士表示，新系统的运行方式将类似于微软的GitHub Copilot，并使用人工智能来预测和完善代码块。这简化了软件开发的编程过程，潜在节省了时间和金钱。

金融界2024-02-16

据悉苹果接近完成一款人工智能工具将与微软GITHUB COPILOT竞争

士表示，新系统的运行方式将类似于微软的GitHub Copilot，并使用人工智能来预测和完善代码块。这简化了软件开发的编程过程，潜在节省了时间和金钱。苹果公司的Craig Federighi敦促公司软件团队尽可能多地开发新的人工智能功能。苹果还在探索使用人工智能来生成测试应用程序的代码，这通常是一个繁琐的过程。作为内部测试的一部分，目前苹果在推动一些工程师在内部试用这些新的人工智能功能，以确保在向外部开发人员发布前正常运行。苹果的这些举措是为了更广泛地向生成式人工智能和大型语言模型推进。苹果正在这个蓬勃发展的市场上追赶科技同行，但承诺将在今年晚些时候讨论其人工智能计划。该公告最早可能在6月苹果举行年度开发者大会时公布。受此消息影响，一度下跌1.5%的苹果股价短暂转为上涨。周四收盘时变化不大，报183.86美元。微软下跌不到1%，报406.56美元。

金融界2024-02-16

最受关注的AI应用，不及预期？

不上大获全胜。 2022年，微软发布了GitHub Copilot能够通过人工智能帮助程序员更快地编写代码。微软高管表示，该功能起步价为每月10美元，目前已有130万用户，比上一季度增长了30%。去年5月，微软向正式开放了嵌入了智能聊天机器人的New Bing，将AI问答功能融入搜索引擎。但New Bing并没有对谷歌的市场份额造成威胁，微软高管们曾预计，如果必应的市场份额超过谷歌，可能会带来数十亿美元的新收入，但该AI应用已持续近一年，Bing新增的市场份额还不到1%。

金融界2024-02-15

PentaLab研報 - AINN銘文市值達1700萬美元成為Web3與AI領域的領跑者

體而言，在智能合約的設計和開發中，（以Github Copilot為首的）智能代碼編輯器提高了開發效率和質量，基於AI的Code review能夠做到確保銘文標準符合規範、邏輯正確無漏洞。在數據分析方面，AI也起到關鍵作用。通過監控輿論環境、市場動向，能夠有效提高投資效率和準確度。而通過AI的賦能，BRC-20銘文能夠做到實時的監控和調整。有效控制風險。AI能夠監控市場和用戶,自動調整銘文的參數和功能,保證其在各種情況下的穩定運行。而Web3的發展也帶來了BRC-20銘文的更多創新應用和場景，豐富用戶體驗和整體價值。通過開發新的dApp、創建數字經濟和社區、實現跨鏈和跨平台互動性，並能使上鏈的確權數據反哺AI，做到AI數據和工具驅動BRC-20銘文技術發展，BRC-20銘文與Web3生態相輔相成，實現AI、Web3生態、BRC-20銘文發展相互促進的正向循環。 AINN銘文代表Web3+AI的结合共識引領技術創新。AINN（X: @AINN_BRC-20）為基於BRC-20協議，於23年5月部署的無主銘文，代表了Web3與AI結合作為未來長期價值的強大共識。AINN目前市值1700萬美金，在銘文賽道裡處於領先地位，全球各地AI相關投資人和開發者社區積極參與。1月26日Bitrise Capital在推特上發布其比特幣生態成長基金已經增持超過代幣總供應1%份額的AINN。AINN社區聚合了對Web3+AI有著充分信仰的一批極高品質的持有者，共同擁有將Web3與AI的深度結合，為人類社會創造巨大價值這一願景。在這一願景的指引下，有10+生態項目正在圍繞AINN進行建設，為AINN銘文創建使用場景。其生態項目包括AIBS（X：@AINN_AIBS，持有銘文可以使用AI應用，AINN擁有支付場景）、AIL2（X：@btc_ail2，支持AI應用的比特幣二層公鏈，AINN作為gas擁有消耗場景）、AI問答/文生圖/文生視頻工具（AINN擁有Pass卡場景）、AI虛擬女友/男友/寵物/遊戲（AINN擁有娛樂場景）等。目前AINN生態版圖持續擴大中，越來越多的Web3+AI項目將和AINN進行雙向的價值捕獲，最終將Web3+AI改造人類社會的這一理念實現。 AINN的首個生態項目成功完成機構融資，開創AI與Web 3.0領域的新紀元。Bayes Protocol (AIBS)是AINN 的第一個生態項目，於1月26日完成機構輪融資，投資方包括日本知名Web 3.0 投資機構 CGV，Bitrise Ecosystem Growth Fund，硅谷 Web 3.0 投資機構 Link Capital，頭部硅谷美元基金合夥人，以及 AI 和Web 3.0 領域資深投資人。AIBS是建立在人工智能之上的去中心化的金融平台，它運用貝葉斯網絡和機器學習技術來預測和提升金融市場的表現。AIBS透過共享的GPU資源為AI模型的訓練提供動力，從而實現了對計算資源的民主化存取，為AI開發過程中的合作奠定了基礎。作為一個合作型的雲計算平台，它為BRC- 20代幣的實施提供了堅實的基礎架構，讓AI技術能在更廣泛的領域得到應用。此次整合開辟了加密支付和代幣交易的新途徑，為數字經濟和未來金融生態系統注入創新與活力。 AI產品應用賦能AINN銘文使用價值。AINN銘文也逐漸被AI項目方賦予了新的使用功能。比如AINN可以在用戶使用AIBS的SDK的時候作為支付媒介。AINN生態另一個項目AIL2以AINN為gas fee，就是用戶在上面發交易，需要買AINN支付gas fee才能在AIL2上完成合約的互動。主要風險：長期應用敘事兌現風險，競爭風險，流動性風險聲明：本文之著作權由Penta Lab持有。任何商業性質的複製、分發或傳播，均需事先取得Penta Lab明確的書面授權。對於非商業性的信息傳播，必須保留並明確註明本作品的原始出處和Penta Lab信息。本文內容反映的僅為Penta Lab觀點，並不代表推薦任何投資行為。本文提及的任何標的均不構成投資建議。投資者應基於自身獨立判斷作出投資決策，且需自行承擔相應投資風險。市場存在風險，投資需謹慎。来源：金色财经

金色财经2024-02-03

24小时热点